import torch
import numpy as np
#创建一个tensor变量 1.0表示浮点数
a = torch.tensor([1.0])
#python列表类型
list = [1,2,3,4]
#numpy类型
b = np.array(list)
#numpy转tensor类型
c = torch.tensor(b)
a.requires_grad = True # 或者 a.requires_grad_()
print("00  "+str(a))
print("01  "+str(a.data))
print("02  "+str(a.type()))            # a的类型是tensor
print("03  "+str(a.data.type()))     # a.data的类型是tensor
#输出梯度
print("04  "+str(a.grad))
#item()是将一个张量的值，以一个python数字形式返回，但该方法只能包含一个元素的张量，对于包含多个元素的张量，可以考虑tolist()方法。
print("05  "+str(a.item()))
print("06  "+str(type(a.grad)))
print("07  ",a.size())
print("08  ",b.shape)
print("09  ",c.size())